前幾天，一位使用“今日頭條”手機軟件的程序員朋友，在他的頭條新聞中刷出一封題為《來自“今日頭條”創(chuàng)始人張一鳴的問候》的信。

　　細讀之后，發(fā)現(xiàn)這其實是“今日頭條”這家公司的一封招聘信，但形式別具一格，也頗有新意。“今日頭條”本身是一款個性化的閱讀軟件，每個人看到的內(nèi)容都不一。底層技術(shù)是基于大數(shù)據(jù)挖據(jù)的推薦引擎，自動分析每位用戶的興趣，再根據(jù)興趣差異推薦不同的內(nèi)容。這封由公司創(chuàng)始人張一鳴寫給工程師的信正是基于推薦引擎技術(shù)，不知道收信人是誰，但如果你是工程師，并且是“今日頭條”的用戶，就可能在刷新“今日頭條”時收到這封求賢信。

　　通過推薦引擎精準(zhǔn)投放招聘廣告，這是一次不錯的創(chuàng)新，也比傳統(tǒng)招聘中留個招聘郵箱親和力強了太多。在此，我們暫且拋開“今日頭條”這家公司不談，一起來探討下“數(shù)據(jù)挖據(jù)”在招聘中的潛力。

　　據(jù)一位非常資深的獵頭說，在他經(jīng)常聯(lián)系的候選人名單里，20%的人有強烈的換職意向、70%的人在觀望更好的工作機會，僅10%的人堅決不跳槽。

　　沒有人會拒絕好的工作機會，但70%的觀望人群不會主動更新簡歷，不會主動出擊尋找職業(yè)機會，這個現(xiàn)狀凸顯傳了統(tǒng)招聘模式的諸多弊端。企業(yè)與人才信息不夠透明，求職者反感主動透簡歷的方式，尤其優(yōu)秀的人才覺得這樣會讓自己很沒面子。

　　而“今日頭條”的這種招聘方式是一個非常好的案例，沒有采用常見的通告發(fā)布，通過數(shù)據(jù)挖據(jù)讓目標(biāo)人才的興趣和公司需求精確匹配，再定向個性化推送只能讓該用戶看到的信息，從海量數(shù)據(jù)中精確篩出目標(biāo)人群，避免了簡歷式招聘的篩選過程，也提高了很多招聘環(huán)節(jié)的效率。當(dāng)然，這種讓目標(biāo)人才給CEO發(fā)微博私信留電話號碼的求賢方式，也讓求職者得到了充分的尊重。當(dāng)你接到一家高速發(fā)展期的公司創(chuàng)始人電話，他想約你時間喝杯咖啡時，我想這比接到人力資源部MM電話通知幾點去面試要好很多。

　　開放平臺時代的大數(shù)據(jù)優(yōu)勢，已經(jīng)為社會化招聘提供了很多不同的新玩法。國外正逐漸興起的一種新的招聘模式，利用公開的社交數(shù)據(jù)來挖掘合適的候選人，比較典型的四家公司有Talentbin、Guild、RemarkableHire、以及Entelo。職場社交網(wǎng)絡(luò)LinkedIn也為中高端人才與企業(yè)招聘提供了互動平臺，但還并未實現(xiàn)自動化的精準(zhǔn)匹配。其收購新聞閱讀應(yīng)用Pulse正是出于和“今日頭條”一樣的嘗試，試圖基于數(shù)據(jù)挖掘做個性化推薦，通過推薦引擎為人才和企業(yè)雙方提供精準(zhǔn)化的對接服務(wù)。

　　從社會化招聘到基于數(shù)據(jù)挖掘的精準(zhǔn)招聘，推薦引擎的巨大價值由此可見一斑。當(dāng)然，今日頭條這家公司卻志不在此，它應(yīng)該努力成為手機上獲取信息的入口。只是，從這家公司利用自身技術(shù)優(yōu)勢在招聘上的無心插柳，讓我們看到了基于數(shù)據(jù)挖掘的推薦引擎在招聘領(lǐng)域的巨大潛力。這是一片等待開發(fā)的沃土，它為成為招聘領(lǐng)域發(fā)力的下一個技術(shù)創(chuàng)新方向嗎？